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Avro、Protobuf和Thrift中的模式演变

幸运的是，Thrift、Protobuf和Avro都支持模式演进：你可以改变模式，你可以让生产者和消费者同时使用不同版本的模式，而且都能继续工作。...◆Protobuf 人物对象的Protobuf模式可能看起来像这样。...而且因为没有模式，你根本无法解析Avro数据，所以模式注册表可以保证是最新的。当然，你也可以建立一个protobuf模式注册表，但由于它不是操作所必需的，所以它最终将是在尽力而为的基础上。...它也有一些不同的文化：Avro和Protobuf标准化了一个单一的二进制编码，而Thrift embraces有各种不同的序列化格式（它称之为 "协议"）。...服务器的 10 种流行开源工具 官宣 .NET 7 Preview 2 Clickhouse 分布式表&本地表 &ClickHouse实现时序数据管理和挖掘 每分钟54万多条数据更新，商品系统性能如何优化

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    设计数据密集型应用（4）：Encoding and Evolution

    具体可以参考官方文档，这里就不多讲： Apache Thrift Protocol Buffers 实践中，Protobuf 的性能是优于 Thrift 的，具体可以参考： Apache Thrift...vs Protocol Buffers vs Fast Buffers The best serialization strategy for Event Sourcing 书中举了一个简单的例子： {...Avro 的序列化结果和 Protobuf/Thrift 的最大不同是：Avro 的序列化结果中没有保存 tag number、field name 和数据类型。...关于 Avro 的更多信息，可以参考Avro 官网。 小结 JSON 占据了浏览器数据交互的天下。 分布式系统内部的 RPC 交互是 Protobuf/Thrift 的主战场。...实践中，建议优先考虑 Protobuf。 Avro 我没有用过，其设计应该主要用于与 Hadoop 生态的大数据传输。 在我接触的范围内，XML 除了一些旧系统，已经很少使用了。

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    大数据文件格式对比 Parquet Avro ORC 特点 格式 优劣势

    比如Protocolbuffer，thrift，json等，将这类数据存储成列式格式，以方便对其高效压缩和编码，且使用更少的IO操作取出需要的数据，这也是Parquet相比于ORC的优势，它能够透明地将Protobuf...和thrift类型的数据进行列式存储，在Protobuf和thrift被广泛使用的今天，与parquet进行集成，是一件非容易和自然的事情。...RecordColumnar File）这种存储格式，RC是一种列式存储引擎，对schema演化（修改schema需要重新生成数据）支持较差，而ORC是对RC改进，但它仍对schema演化支持较差，主要是在压缩编码，查询性能方面做了优化...Ref https://blog.csdn.net/OiteBody/article/details/85055574 https://medium.com/ssense-tech/csv-vs-parquet-vs-avro-choosing-the-right-tool-for-the-right-job...-79c9f56914a8 https://medium.com/ssense-tech/csv-vs-parquet-vs-avro-choosing-the-right-tool-for-the-right-job

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    每日一博 - Protobuf vs. Protostuff：性能、易用性和适用场景分析

    性能差异 序列化性能： Protobuf通常在序列化性能上更高效，因为它使用了预先生成的代码和紧凑的二进制格式。 Protostuff虽然也很快，但它的动态序列化可能在某些场景下稍逊一筹。...反序列化性能： Protobuf的二进制格式允许更快速的反序列化，因为它不需要像Protostuff那样进行动态的字段解析。...如果你的项目需要频繁进行数据结构的演进，Protobuf可能更适合。 场景分析 在不同场景下，Protostuff和Protobuf的性能表现可能因多种因素而异。...Protobuf的静态定义和紧凑的二进制格式在这种情况下可能会有轻微的性能开销。...由于系统规模较大，性能的微小差异可能会在整个系统中累积，而Protobuf的静态定义和二进制格式在这方面可能更具优势。

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    你真的理解序列化和反序列化吗？

    http://www.codeproject.com/Articles/604720/JSON-vs-XML-Some-hard-numbers-about-verbosity 。...相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，...由于其设计的理念是纯粹的展现层协议（Presentation Layer），目前并没有一个专门支持Protobuf的RPC框架 Avro Avro的产生解决了JSON的冗长和没有IDL的问题，Avro属于...Avro提供两种序列化格式：JSON格式或者Binary格式。Binary格式在空间开销和解析性能方面可以和Protobuf媲美，JSON格式方便测试阶段的调试。...Avro支持的数据类型非常丰富，包括C++语言里面的union类型。Avro支持JSON格式的IDL和类似于Thrift和Protobuf的IDL（实验阶段），这两者之间可以互转。

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    【性能】性能比较：REST vs gRPC vs 异步通信

    沟通方式会影响软件的性能和效率等功能性需求，以及可变性、可扩展性和可维护性等非功能性需求。因此，有必要考虑不同方法的所有优缺点，以便在具体用例中合理选择正确的沟通方式。...本文比较了以下样式：REST、gRPC 和使用消息代理 (RabbitMQ) 的异步通信，在微服务网络中了解它们对软件的性能影响。...这些性能影响同样适用于所有沟通方式。但是，对于 AMQP 或 HTTP/2 连接，通信连接的初始建立只需要执行一次，因为这两种协议的请求都可以多路复用。...关于性能，protocol buffers 有很多优势，但是当必须调试微服务之间的通信时，依赖人类可读的 JSON 格式可能是更好的选择。...结果 gRPC API 架构是实验中研究的性能最佳的通信方法。在低负载下，它可以接受的订单数量是使用 REST 接口的系统的 3.41 倍。

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    佛曰：大道至简，序列化之

    因而如果你能在任何需要序列化的场合尽量减少对 JSON 的使用，你的系统的性能会大大提升。...protobuf 已经说过了，和它类似的 avro / Thrift 也可以考虑。还有 FlatBuffer，Cap'N 等 zero-copy 的序列化/反序列化方案。...想象一下，一个包含很多u64 的 vector，protobuf 显然要比 FlatBuffer 省更多的内存。 所以，好的序列化方案应该是： 易解析 高性能 省存储 这三者在不同的场合有不同的需求。...当你需要数据能够被非常高效地读写时，选支持 zero-copy 的方案，如 FlatBuffer；当你需要不错的性能且节省内存时，选类似 Protobuf 这种什么都略好一点的方案；当你需要非常节省存储...JSON vs Protocol Buffers vs FlatBuffers: https://codeburst.io/json-vs-protocol-buffers-vs-flatbuffers-a4247f8bda6f

    82820

    www8899922com请拨13116915368欧亚国际序列化与反序序列

    （Apache） Thrift（Facebook） Protobuf（Google） 对于公司间的系统调用，如果性能要求在 100ms 以上的服务，基于 XML 的 SOAP 协议是一个值得考虑的方案。...对于性能要求不太高，或者以动态类型语言为主，或者传输数据载荷很小的的运用场景，JSON 也是非常不错的选择。...当对性能和简洁性有极高要求的场景，Protobuf，Thrift，Avro 之间具有一定的竞争关系。 对于 T 级别的数据的持久化应用场景，Protobuf 和 Avro 是首要选择。...如果持久化后的数据存储在 Hadoop 子项目里，Avro 会是更好的选择。 由于 Avro 的设计理念偏向于动态类型语言，对于动态语言为主的应用场景，Avro 是更好的选择。...如果序列化之后需要支持不同的传输层协议，或者需要跨防火墙访问的高性能场景，Protobuf 可以优先考虑。

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    Java 序列化：探索替代方案

    接着，我们将探讨 JSON、Protocol Buffers（protobuf）和 Apache Avro 等流行的替代序列化机制，这些工具各具特色，适用于不同的使用场景，具备显著的优势。...强类型支持：Protobuf 提供了强类型的定义方式，减少了因格式错误或类型不匹配导致的运行时问题。 劣势： 依赖模式文件：使用 Protobuf 的前提是定义 .proto 文件来描述数据结构。...高效性能：与 Protobuf 类似，Avro 同样以二进制格式存储数据，提供了高效的序列化和反序列化能力，非常适合高性能和大数据场景。...而对于对性能要求较高的场景，例如实时通信、大数据处理或高并发应用，Protocol Buffers 和 Apache Avro 更胜一筹。...相较之下，Protocol Buffers 和 Apache Avro 的二进制编码更加紧凑，序列化和反序列化速度也快得多。因此，在数据规模和性能需求较高的场景中，它们的优势尤为突出。

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    jmeter怎么测性能(vs性能测试)

    Web服务器性能测试话务模型要求 6. 性能测试对Web服务器的要求 6.1 Web服务器部署位置 6.2 Web服务器配置要求 6.3 Web服务器开放权限 7....背景介绍 XXX 认证要求测试合作伙伴的 Web服务器性能，主要涉及 APP服务器最大的并发请求消息处理能力，根据《XXX 设计说明书》里的要求，Web服务器并发数量为 2500 packet/s。...Jmeter中 启动Jmeter性能测试工具，以2500packet/s对APP服务器发https包，持续发送120秒 120秒后，在Web服务器能够查询到300,000条数据 4....Web服务器性能测试话务模型要求 话务模型需要对应场景的SA 提供，以X表为例，当前 SA 提供的话务模型是2500 packet/s，持续 2 分钟。 6....性能测试对Web服务器的要求 6.1 Web服务器部署位置 Web服务器需要部署在实验室内网，以减少外网（比如 Internet）传输丢包对性能测试的影响。

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    Netty-整合Protobuf高性能数据传输

    前言 本篇文章是Netty专题的第四篇，前面三篇文章如下： 高性能NIO框架Netty入门篇 高性能NIO框架Netty-对象传输 高性能NIO框架Netty-整合kryo高性能数据传输 上篇文章我们整合了...Netty对Protobuf的支持比较好，还提供了Protobuf的编解码器，非常方便。...Protobuf介绍 GitHub地址：https://github.com/google/protobuf Protobuf是google开源的项目，全称 Google Protocol Buffers...，特点如下： 支持跨平台多语言，支持目前绝大多数语言例如C++、C#、Java、pthyon等 高性能，可靠性高，google出品有保障 使用protobuf编译器能自动生成代码，但需要编写proto文件...Nettty整合Protobuf 首先加入Protobuf的Maven依赖： <!

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    如何选择序列化协议：关键因素与场景分析

    高性能与轻量级需求 Protobuf、Thrift、Avro：这三者都是高性能的二进制序列化协议，适用于对性能有严格要求的场景。...其中： Protobuf：特别适合T级别数据的持久化存储，尤其是在非Hadoop生态系统中，对静态类型语言友好。...Avro：在Hadoop生态系统中表现更佳，支持动态模式，适合大数据处理和动态类型语言环境。 Thrift：提供了一站式RPC解决方案，适用于需要完整服务框架的场景。 5....跨防火墙与多协议传输 Protobuf：由于其高效且对网络传输友好，是跨越防火墙或需支持多种传输层协议时的优选。...6. protobuf 特性概览 数据类型：包括布尔、浮点、整型、字符串、字节数组、枚举和消息类型。

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    Flutter vs React Native vs Native：深度性能比较

    原文地址：https://medium.com/swlh/flutter-vs-react-native-vs-native-deep-performance-comparison-990b90c11433...让我们比较流行的移动开发工具在日常生活中的FPS，CPU，内存和GPU性能。...（原文是：maybe even career），这就是 Flutter vs React Native vs Native 第一篇文章出现的原因。...因此，在本文中，我们决定研究UI的性能，该性能对日常使用移动应用程序的用户影响更大。 衡量UI性能很复杂，这要求工程师在每个平台上以相同的方式实现相同的功能。...在此测试中，我们比较了动画200张图像时的性能。刻度旋转和淡入淡出动画同时执行。 Android Native 显示出最佳性能和最有效的内存消耗。

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    Storm VS Flink ——性能对比

    为深入熟悉了解 Flink 框架，验证其稳定性和可靠性，评估其实时处理性能，识别该体系中的 缺点，找到其性能瓶颈并进行优化，给用户提供最适合的实时计算引擎，我们以实践经验丰富 的 Storm 框架作为对照...，进行了一系列实验测试 Flink 框架的性能，计算 Flink 作为确保“至 少一次”和“恰好一次”语义的实时计算框架时对资源的消耗，为实时计算平台资源规划、框 架选择、性能调优等决策及 Flink...2.测试目标 评估不同场景、不同数据压力下 Flink 和 Storm 两个实时计算框架目前的性能表现，获取其详 细性能数据并找到处理性能的极限；了解不同配置对 Flink 性能影响的程度，分析各种配置的...保证 Kafka 不是性能瓶颈，尽可能排除 Kafka 对测试结果的影响。...综上可得，Flink 框架本身性能优于 Storm。

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